Comment les PME appliquent-elles l’IA dans la mise en œuvre des critères ESG ?

(Dan Tri) - Les PME sont confrontées à de nombreuses difficultés lors de l'application de l'IA dans la mise en œuvre des critères ESG, mais selon les experts, il s'agit toujours d'un outil pour aider les PME à créer des avantages concurrentiels à long terme dans l'environnement commercial mondial.

Alors que la transformation numérique et les tendances en matière de développement durable s'accentuent, l'intelligence artificielle (IA) est considérée comme un outil puissant pour aider les entreprises à gérer et à mettre en œuvre les critères ESG (environnementaux, sociaux et de gouvernance). Cependant, pour les petites et moyennes entreprises (PME), l'accès à l'IA et son application se heurtent encore à de nombreux obstacles.

Défis pour les PME lors de l'application de l'IA dans la mise en œuvre des critères ESG

Le professeur Dr. Mac Quoc Anh, vice-président et secrétaire général de l'Association des petites et moyennes entreprises de Hanoi et directeur de l'Institut d' économie et de développement des entreprises, a souligné que le défi spécifique des PME vietnamiennes est le manque de personnel ayant des connaissances à la fois en ESG et en IA, en particulier les entreprises locales dans les zones reculées où il n'y a pas beaucoup d'opportunités d'accéder à l'information ou aux technologies modernes.

Un autre défi réside dans l'attentisme et le manque de proactivité. Plus précisément, les entreprises attendent souvent les demandes de partenaires étrangers avant de mettre en œuvre les critères ESG, au lieu de développer proactivement des systèmes internes. « Les unités manquent également de plateforme pour partager les données ESG dans les chaînes d'approvisionnement nationales, ce qui complique la tâche des PME pour présenter des indicateurs environnementaux et sociaux transparents et complets », a-t-il déclaré.

Selon lui, le coût reste le principal obstacle à l'adoption de l'IA dans la mise en œuvre des critères ESG par les PME. Le coût initial de l'investissement technologique dans l'IA est élevé, notamment en ce qui concerne les logiciels d'IA, l'infrastructure cloud, les systèmes de données ESG, etc. « Concernant le coût de la formation du personnel et de la maintenance opérationnelle, il est difficile pour les PME de maintenir une équipe interne d'experts en IA ou en ESG. L'externalisation est également coûteuse, souvent entre 1 500 et 3 000 USD/mois/personne », a-t-il déclaré.

En ce qui concerne le coût de la collecte des données ESG, le Scope 3 (émissions indirectes de la chaîne d'approvisionnement) est particulièrement difficile à mesurer, car il représente 75 % des émissions totales mais dépend des données des fournisseurs, un élément sur lequel les PME ont peu de contrôle.

La technologie de l’IA permet de retracer l’origine des données environnementales (Photo : FreePik).

Par ailleurs, M. Mac Quoc Anh a déclaré que les PME manquent de compétences spécialisées en IA et en ESG, un déficit considérable. « Les entreprises manquent de personnel qualifié. Les experts maîtrisant à la fois l'IA et les ESG sont rares. La plupart des PME doivent séparer ces deux domaines, ce qui entraîne un manque de connectivité stratégique », a-t-il ajouté.

Il a également fait remarquer que les PME ne disposent souvent pas d’experts qui savent comment convertir les données sur les émissions, la consommation d’énergie, l’eau, etc. en rapports ESG conformément aux normes internationales.

M. Mac Quoc Anh a déclaré qu'en réalité, de nombreuses PME hésitent encore ou considèrent l'IA comme un jeu d'adulte. La plupart des études de cas remarquables proviennent de grandes entreprises telles qu'Unilever, Microsoft, IKEA, etc.  

Quels résultats l’application de l’IA permettra-t-elle d’obtenir dans la mise en œuvre de l’ESG ?

Selon une enquête menée par la Fédération vietnamienne du commerce et de l'industrie en 2024, seulement 14 % environ des PME interrogées estiment que l'ESG est un facteur obligatoire dans leur stratégie de développement, et moins de 5 % appliquent l'IA dans la gestion ESG.

De nombreuses entreprises confondent encore les critères ESG avec les activités caritatives et de protection de l'environnement, sans aborder les critères ESG selon les normes internationales (GRI, CSRD, TCFD…). L'application de l'IA se limite principalement à la gestion client, aux ventes ou à l'automatisation interne, sans lien clair avec la gestion ESG.

Le coût reste le principal obstacle qui empêche la plupart des PME d’aborder l’IA dans la mise en œuvre des critères ESG (Photo : FreePik).

Selon M. Mac Quoc Anh, l’IA apparaît comme un outil indispensable pour aider les entreprises, en particulier les PME, à mettre en œuvre les critères ESG de manière plus efficace et transparente.

Premièrement, l'IA permet d'automatiser le reporting ESG. Elle permet ainsi de collecter et d'analyser les données ESG en temps réel, minimisant ainsi les erreurs manuelles. Selon un rapport McKinsey, les entreprises qui utilisent l'IA pour leurs rapports de développement durable peuvent gagner jusqu'à 30 à 40 % de temps par rapport aux méthodes traditionnelles.

Deuxièmement, l'IA contribue à accroître la fiabilité et la transparence. Elle permet de retracer l'origine des données environnementales (telles que les émissions et la consommation d'énergie), permettant ainsi de les comparer facilement aux normes européennes.

Troisièmement, il s'agit de détecter les risques ESG potentiels. Grâce à l'analyse du big data, l'IA peut fournir des alertes précoces sur les problèmes liés aux risques climatiques, au travail et aux chaînes d'approvisionnement non durables. Par exemple, de nombreuses PME européennes ont utilisé l'IA pour calculer les émissions de Scope 3, un facteur jusqu'alors quasiment impossible à mesurer.

« Ainsi, l'IA est un outil qui aide non seulement les PME à se conformer aux exigences ESG, mais crée également des avantages concurrentiels à long terme dans l'environnement commercial mondial », a déclaré M. Mac Quoc Anh.

M. Mac Quoc Anh a présenté quelques modèles de PME vietnamiennes appliquant l'IA aux enjeux ESG. Dans le secteur agricole et agroalimentaire, on trouve notamment Vinh Hoa Company (Ben Tre) et Tu Le Herbal Tea Cooperative ( Yen Bai ). Dans le secteur manufacturier et de l'industrie légère, An Phat Holdings Plastic Joint Stock Company, bien que n'étant plus une PME, reste un acteur majeur de la mise en œuvre. Dans le secteur textile et de la chaussure, on trouve Hue Textile Company et Dong Xuan Knitting (taille moyenne).

« De nombreuses petites entreprises de la chaîne d'approvisionnement de Nike, Decathlon... commencent également à appliquer des tableaux de bord ESG (IA intégrée) comme demandé par les entreprises », a ajouté M. Mac Quoc Anh.

De nombreuses entreprises n’ont pas encore abordé l’ESG selon les normes internationales (Photo : FreePik).

Politiques visant à réduire les obstacles pour les PME

Pour résoudre le problème du capital, des compétences, des données et des technologies, M. Mac Quoc Anh a suggéré que les politiques soient harmonisées en matière de financement et de subventions technologiques. « Le gouvernement accorde des prêts préférentiels aux PME pour qu'elles déploient l'IA dans le cadre de la mise en œuvre des critères ESG ou financent des logiciels d'IA, en plus de couvrir les frais de conseil liés à l'utilisation de l'IA au cours des 6 à 12 premiers mois », a-t-il déclaré. Par exemple, en Allemagne, le gouvernement fédéral consacre 3 milliards d'euros au soutien des PME dans leur transformation numérique, notamment dans les domaines de l'IA et du développement durable.

Le deuxième aspect est la formation à double compétence. Le gouvernement doit mettre en place des programmes de formation gratuits ou coopérer avec les universités pour enseigner en parallèle les compétences en IA. Il doit notamment donner la priorité à la formation des entreprises manufacturières et exportatrices.

Troisièmement, il faut normaliser et rendre transparentes les données ESG. Selon M. Mac Quoc Anh, il est nécessaire de développer une plateforme de partage des données d'émissions et ESG entre les entreprises du secteur. Il faut aider les PME à calculer rapidement les Scopes 1, 2 et 3 grâce à des outils d'IA conviviaux.

Le quatrième objectif est de promouvoir la coopération au sein de la chaîne d'approvisionnement. M. Mac Quoc Anh encourage les grandes entreprises à soutenir les PME par le biais de mécanismes de déduction fiscale ou de reconnaissance des indices ESG de la chaîne d'approvisionnement.

« Il est nécessaire de construire un réseau IA-ESG entre les grandes entreprises, les PME et les startups technologiques », a-t-il souligné.

Source : https://dantri.com.vn/kinh-doanh/doanh-nghiep-nho-va-vua-ung-dung-ai-khi-thuc-thi-esg-ra-sao-20250809004907892.htm